(Foto: Solen Feyissa/Pexels)
A discussão séria sobre inteligência artificial no jornalismo começa quando se abandona um falso dilema: nem tecnofobia, nem deslumbramento. A IA já entrou nas redações faz tempo. Está em transcrições, análise de dados, organização de documentos, sugestões de títulos, resumos, tradução, monitoramento de tendências e apoio a tarefas repetitivas. O salto recente não foi a chegada da tecnologia, mas a sua popularização em escala, agora com poder para produzir textos, imagens, áudio e vídeo com aparência de prontidão e autoridade.
Isso muda muita coisa, mas não muda o essencial. Jornalismo continua sendo uma prática de verificação, contexto, discernimento e responsabilidade pública. Estudos e relatórios recentes convergem nesse ponto: a IA pode aliviar trabalho mecânico, apoiar apurações e até fortalecer certos padrões de qualidade, mas também pode enfraquecer supervisão humana, transparência e integridade editorial quando passa a operar sem critérios claros. O ganho de eficiência existe. O risco de erosão da confiança também.
Por isso, transparência importa, mas está longe de resolver tudo. Comunicar o uso de IA é importante, só que transparência sozinha não basta, porque o público não conhece em detalhe as rotinas jornalísticas e, portanto, nem sempre consegue interpretar o que aquele aviso realmente significa. Dizer “este conteúdo usou IA” sem explicar o que foi automatizado, o que foi revisado, quem responde pelos erros e onde entrou o trabalho humano é oferecer um rótulo sem contexto.
Os casos recentes envolvendo textos assinados ajudam a mostrar onde a fronteira fica mais nítida. Quando um freelancer do jornal The New York Times foi acusado de usar IA numa resenha e o problema foi descoberto por um leitor, o jornal reagiu dizendo que a dependência de IA e a inclusão de conteúdo sem atribuição violavam princípios fundamentais de integridade jornalística. No Brasil, a controvérsia em torno do uso de IA por uma colunista da Folha de S. Paulo abriu outro flanco, com defesa pública da ferramenta, mas também com uma pergunta incômoda: por que foram os leitores, e não os próprios veículos, que detectaram o uso? O ponto não é purismo tecnológico. É autoria, pacto de leitura e responsabilidade editorial. Uma coluna assinada não vende apenas opinião. Vende presença intelectual, critério e voz.
Há ainda uma camada menos discutida e talvez mais estrutural: a plataformização do próprio jornalismo. No Brasil e em outros países do Sul Global, a adoção de IA tende a ocorrer por meio do aluguel de APIs e sistemas fechados controlados por big techs sediadas no Norte Global. Isso significa dependência de infraestruturas opacas, vieses que frequentemente não consideram contexto local, riscos de copyright, incertezas sobre uso de dados jornalísticos e um possível achatamento da diversidade editorial. Se todos usarem os mesmos motores, com as mesmas lógicas e os mesmos limites, o resultado provável é um ecossistema com textos cada vez mais parecidos, mais previsíveis e menos enraizados no território.
O problema se agrava porque sistemas generativos não apenas erram: eles erram com convicção, produzindo conteúdo persuasivo, bem-acabado e factualmente falso. Esse aspecto tende a escalar desinformação, propaganda antidemocrática e pseudonoticiário, além disso, esses sistemas tendem a reproduzir vieses raciais, de gênero, idioma e classe presentes nos dados de treinamento. Em outras palavras: a IA não nasce neutra, nem chega vazia. Ela chega carregando hierarquias do mundo que a produziu.
Isso não significa que o lugar da IA no jornalismo seja marginal ou necessariamente indesejável. Ao contrário. Há usos legítimos, úteis e até urgentes: triagem de documentos extensos, apoio à investigação baseada em dados, transcrição, acessibilidade, tradução inicial, organização de arquivos, identificação de padrões, checagem preliminar, detecção de anomalias em bases públicas e apoio à circulação de informação em múltiplos formatos. Em redações precarizadas, isso pode significar mais tempo para o que realmente importa: sair da tela, voltar à rua, cruzar versões, ouvir fontes, conferir contexto, desconfiar do óbvio.
Mas é justamente aí que a escolha política aparece. A IA pode servir para devolver tempo ao jornalismo ou para esvaziá-lo de sentido. Pode reforçar o trabalho de apuração ou aprofundar a lógica do conteúdo em série. Pode ampliar acesso ou radicalizar bolhas por meio da hiperpersonalização. Pode ajudar a checar ou ajudar a manipular. A tecnologia não decide isso sozinha. Quem decide são empresas, redações, editores, marcos regulatórios e culturas profissionais. E, até aqui, o debate público tem corrido atrás do prejuízo.
Minha proposta é deslocar a pergunta. Em vez de insistir no anúncio apocalíptico do fim do jornalismo, como podemos repensar as alianças possíveis entre humanos e não humanos e, sobretudo, a importância de saber fazer perguntas. Com isso, desmonta-se uma fantasia recorrente: a de que bastaria ter acesso à ferramenta certa para produzir boa informação. E não basta. Uma resposta ruim muitas vezes nasce de uma pergunta ruim. No jornalismo, isso é ainda mais verdadeiro. Quem não sabe perguntar mal saberá apurar; quem não sabe apurar mal saberá editar; quem não sabe editar mal saberá responder ao público.
No fundo, a crise não é de ferramenta. É de critério. O jornalismo não será salvo por chatbots, assim como não foi salvo por métricas, dashboards ou plataformas sociais. O que pode salvá-lo é algo menos sedutor e mais difícil: reconstruir capacidade institucional de checagem, autonomia editorial, políticas claras de uso de IA, formação técnica sem servidão tecnológica, literacia algorítmica e compromisso radical com o leitor. A máquina pode redigir um parágrafo. O que ela não faz é assumir a consequência pública de um erro, sustentar uma apuração sob pressão, proteger uma fonte vulnerável ou medir o dano social de uma informação mal colocada.
É por isso que a pergunta central não é se a IA vai ocupar as redações. Ela já ocupa, convenhamos. A pergunta é outra: em nome de quê? Se for em nome do interesse público, ela pode ter utilidade. Se for em nome da aceleração cega, da redução de custo a qualquer preço e da terceirização do juízo editorial para plataformas opacas, então o problema não será a inteligência artificial. Será a desistência humana do próprio jornalismo.
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Jaqueline Nichi é jornalista e socióloga. Pesquisadora doutora em Ambiente e Sociedade. Bolsista do Programa José Reis de Incentivo ao Jornalismo Científico (Mídia Ciência/FAPESP) no centro de pesquisa aplicada em Inteligência Artificial BI0S/Unicamp.